连接函数的形式依赖于响应变量的分布，常见的连接函数包括恒等连接（用于正态分布）、对数连接（用于泊松分布）和逻辑连接（用于伯努利分布）。在广义线性模型的训练过程中，连接函数的选择和优化器的应用至关重要。秘密分享是MPC的一种形式，它允许多个参与方共同计算一个函数，而无需将各自的输入数据公开给对方。广义线性模型（GLM）是统计学中用于数据分析的一种灵活的通用模型，特别适用于响应变量服从指数分布族的情况

2.1 SecretFlow-SPU概述系统组件：前端：支持现有的机器学习框架如JAX、PyTorch和TensorFlow。编译器：生成并优化SPU的中间表示（PPHLO），使得机器学习程序可以在MPC环境中高效执行。运行时：通过MPC协议执行PPHLO，确保计算的隐私保护。2.2 设计目标易用性：通过简单的API接口，用户可以轻松将现有的机器学习程序迁移到SPU。可扩展性：支持多种MPC协议，